使用Scikit-learn和Statsmodels进行线性回归

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我想检查使用Scikit-Learn和Statsmodels.api解决多线性回归问题是否产生相同的输出。我在3部分（按照他们提到的顺序）中做了：Statsmodels（没有截取），Statsmodels（截取）和SKL。正如预期的那样，我的SKL系数和R（平方）与Statsmodels（截距）的相同，但是我的SKL均方误差与Statsmodels（没有截距）的相等。使用Scikit-learn和Statsmodels进行线性回归

我打算分享我的笔记本代码;这是一个相当基本的代码，因为我刚刚开始使用机器学习应用程序。请仔细阅读并告诉我为什么会发生这种情况。此外，如果您可以分享您对任何低效代码的见解，我会很感激。下面的代码：

https://github.com/vgoel60/Linear-Regression-using-Sklearn-vs-Statsmodel.api/blob/master/Linear%20Regression%20Boston%20Housing%20Prices%20using%20Scikit-Learn%20and%20Statsmodels.api.ipynb

来源

2017-07-25 Vishesh Goel

您是否意识到链接指向您的计算机上运行的本地服务器？它不能被其他人访问。将您的代码发布到正文中。 – Kshitiz

该死！不，我没有意识到这一点。我从未在本地服务器上使用任何应用程序; Jupyter笔记本在我的电脑上工作的方式。我只是将代码发布在正文中。 –

我创建了一个Github帐户，并在那里上传了这段代码。它应该现在工作正常。谢谢， –

你犯了一个错误，这也解释了奇怪的结果。当您从与线性模型的预测scikit学习，你写的：

predictions2 = lm.predict(xtest2)

请注意，您所使用的lm模型中，一个从第一statsmodels回归所致。相反，您应该写下：

predictions2 = lm2.predict(xtest2)

当您这样做时，结果如预期。

来源

2017-07-27 01:50:48

这可以解答我的问题。非常感谢你。 –

好！不要忘记标记答案是正确的！ –

使用Scikit-learn和Statsmodels进行线性回归

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